과기정통부, AI 추론 능력 강화 위한 학습 데이터 10종 구축 착수

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과기정통부, AI 추론 능력 강화 위한 학습 데이터 10종 구축 착수

- LLM·피지컬 AI 각 5종씩 총 66억 원 규모 과제 공모 시작

- 구축 데이터, AI Hub 통해 기업·연구기관·스타트업에 전면 개방 예정

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2026-05-06 14:00:03

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과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 인공지능 모델의 사고·추론 능력을 높이기 위해 대규모 언어모델(LLM)과 물리적 인공지능(피지컬 AI) 두 분야에서 총 66억 원 규모의 추론용 학습 데이터 10종 구축 사업 공모를 시작한다.

◆국제 AI 경쟁 ‘데이터 질’ 싸움으로 전환

최근 국제 인공지능 경쟁이 양질의 데이터 확보 중심으로 재편되는 흐름을 반영해, 정부는 논리적 사고 과정(Chain of Thought·CoT 등)과 인과관계를 포함한 고품질 추론데이터 구축에 나선다.

이를 통해 AI 모델의 신뢰성과 산업 적용성을 높이고 국내 AI 산업 경쟁력을 강화한다는 방침이다.

과기정통부 최동원 인공지능 인프라정책관은 “생성형 AI 확산으로 고차원적 추론과 맥락 이해가 가능한 학습용 데이터 수요가 증가하고 있다”며, “이번 사업을 통해 실제 산업 현장에서 필요한 맞춤형 추론데이터를 확보해 대한민국 AI 산업의 질적 도약을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

◆LLM 분야 5종…한국어·복합 문서·오류 교정까지

LLM 분야에서는 복잡한 문서 이해, 논리적 판단, 도구 활용 등 단계적 추론과 판단 근거를 포함하는 데이터를 구축한다.

특히 한국의 사회·문화적 맥락과 언어 특성을 반영한 추론 AI 구현을 위한 기반 데이터 확보에 주력한다.

▲복합 문서 기반 지식 추론데이터=여러 페이지에 분산된 텍스트·표·차트를 종합해 문서 전체 맥락에 기반한 판단을 도출하는 고차원 추론데이터.

▲AI for Science(연구 과정 지원) 데이터=과학·공학 연구의 전 과정을 AI가 지원할 수 있도록 연구데이터·실험 이력·분석 절차를 구조화.

▲한국어 기반 도구 호출(Tool Calling) 추론데이터=공공·민간 서비스 기능을 이해하고 적절한 API를 선택해 요구사항을 수행하는 행동 중심 데이터.

▲웹/GUI 기반 행동 추론데이터=웹·모바일 환경에서 특정 목표 달성을 위한 사용자 행동 과정을 AI가 단계적으로 이해·추론하도록 구성.

▲오류 증강 및 교정 추론데이터=한국어 이해·생성 과정에서 발생하는 오류를 수집·증강하고 논리적 근거에 따라 수정하도록 구성.

◆피지컬 AI 분야 5종…제조 현장·로봇 자율 대응 겨냥

물리적 인공지능(피지컬 AI) 분야에서는 실제 산업 현장의 문제 상황을 기반으로 AI가 원인을 분석하고 해결 방안을 도출하는 추론형 데이터를 구축한다.

돌발 변수가 발생하는 다양한 제조 환경에서도 인과관계를 추론해 작업을 수정·수행할 수 있는 자율 제조 기반 데이터 확보가 목표다.

▲제조설비 멀티센서 이상 진단 및 원인 추론데이터=다중 센서 데이터를 시간·물리적 관계 및 설비 구조와 결합해 이상 징후를 진단하는 멀티모달 데이터.

▲표면 결함 원인 분석 및 품질 판정 추론데이터=물리적 특성이 반영된 합성 이미지와 전문가 판정 기준을 결합해 발생 원인까지 규명.

▲로봇 작업 실패 원인 추론 및 복구 행동 데이터=실패 상황의 맥락을 분석해 원인을 추정하고 최적의 복구 계획을 수립하는 전주기 추론데이터.

▲휴머노이드 행동 생성 물리 시뮬레이션 추론데이터=작업자 동작을 로봇 관절 구조로 변환하고 가상 물리 시뮬레이션 환경에서 정교한 동작을 생성.

▲비동기 공정 인과성 분석 및 추론데이터=다단계 제조 공정의 센서 데이터와 최종 품질을 생산 단위별로 연계해 공정 변수가 품질에 미치는 영향을 추론.

한편 이번 사업을 통해 구축된 데이터는 향후 ‘인공지능 거점(

AI Hub·

’을 통해 공개되어 기업, 연구기관, 스타트업 등이 자유롭게 활용할 수 있도록 제공될 예정이다.